Dwie obawy najczęściej powstrzymują firmy przed wdrożeniem AI na własnych danych: przekonanie, że model „wszystko zmyśla", oraz strach o wyciek poufnych informacji. Ten raport sprawdza obie na twardych danych.

Zbudowaliśmy realny system RAG (Retrieval-Augmented Generation) i przetestowaliśmy go na danych fikcyjnej firmy budowlanej „Smart-Bud" — 12 pytań o różnym stopniu trudności, różne modele (lokalne i chmurowe), różne strategie wyszukiwania. Łącznie 294 pomiary.

Co znajdziesz w środku

• Czym RAG różni się od zwykłego chatbota i dlaczego to różnica fundamentalna.
• Jak, warstwami, ograniczyć halucynacje — poparte wynikami testów (58–92% poprawności).
• Który model lokalny wybrać (odpowiedź zaskakuje: rozmiar nie decyduje).
• Co robić, gdy dokument ma tysiące stron, a szukany fakt pojawia się raz.
• Metodyka i szczere granice — gdzie RAG dziś jeszcze zawodzi.

Dla kogo

Decydenci rozważający AI na firmowych dokumentach oraz zespoły IT oceniające wdrożenie u siebie.

Szczegóły

• Bezpłatny do pobrania w zamian za zapis do newslettera AGIDOT.
• Naturalny pierwszy krok przed usługą Wdrożenie systemu RAG w firmie.